Você Comprou a Ferrari. Esqueceu o Motorista.

Tem uma conta que quase nenhum board está fazendo. Em 2025, segundo a Forbes Research, 93% das empresas globais planejam aumentar seus investimentos em inteligência artificial nos próximos dois anos. Mais da metade, 56%, vai subir o orçamento em 16% ou mais. É dinheiro de verdade, alocado com convicção, aprovado em reunião de conselho, anunciado com orgulho em comunicado interno.

Agora vem a parte que ninguém apresenta na mesma reunião. Na mesma pesquisa, que ouviu mais de mil executivos C-level no mundo, só 49% dos CHROs disseram que treinar funcionários em IA e análise de dados está entre suas prioridades. No setor de tecnologia, o número cai para 38%.

Quarenta e nove por cento. Para cada duas empresas comprando tecnologia de ponta, uma não está formando ninguém para operá-la. É como encomendar uma Ferrari, pagar o frete premium, estacionar na garagem corporativa e descobrir que ninguém na empresa tem carteira de motorista.

O Número que Deveria Parar Qualquer Reunião de Estratégia

A IBM foi a campo em 2024 e ouviu dois mil CEOs em 30 países. A pergunta era simples: suas iniciativas de IA estão entregando o retorno prometido? A resposta veio em forma de contabilidade dura: só 25% das iniciativas de IA entregaram o ROI esperado nos últimos anos. Apenas 16% escalaram para toda a empresa.

Vinte e cinco por cento. Uma em cada quatro.

No mesmo período, a McKinsey publicou seu relatório Superagency in the Workplace com um dado complementar e igualmente brutal: 92% das empresas planejam aumentar o investimento em IA nos próximos três anos, mas só 1% dos líderes consideram suas organizações maduras na implantação. Um por cento. A McKinsey estima o potencial de produtividade da IA em US$ 4,4 trilhões. A pergunta que fica é: esse valor é o teto teórico ou o que estamos deixando na mesa porque ninguém treinou ninguém?

O Gartner projeta que as empresas vão gastar US$ 1,5 trilhão em IA em 2025. Desse montante, qual fração vai para capacitação de pessoas? Não há número global consolidado, mas a pista está no dado da Forbes Research: se só metade das empresas prioriza treinamento, a resposta é uma fração minúscula. O gasto com tecnologia vai na frente. O gasto com gente vem como sobra de orçamento.

A Pista que os Próprios CEOs Já Deram

O dado mais irônico dessa história veio de um estudo do IBM Institute for Business Value: 64% dos CEOs afirmam que o sucesso com IA depende mais da adoção pelas pessoas do que da tecnologia em si. Eles sabem. Eles declaram isso em pesquisa. E ainda assim, 61% desses mesmos CEOs dizem que estão pressionando suas organizações a adotar IA generativa mais rápido do que as pessoas se sentem confortáveis.

Davi Polignano, gerente sênior de People Consulting da EY Brasil, comentou esse número em agosto de 2025 durante uma sessão de letramento em IA promovida pela EY em São Paulo: "Na realidade, essa porcentagem deveria ser muito mais alta, talvez beirando os 100%, o que pode indicar que o mercado ainda não se deu conta da enorme relevância das pessoas para o sucesso da agenda de IA nas organizações."

Existe uma esquizofrenia aqui. De um lado, o reconhecimento explícito de que pessoas são o fator determinante. Do outro, a pressa que atropela justamente o fator determinante. A explicação é simples de formular e difícil de aceitar: pressão de mercado, FOMO e a ilusão de que a ferramenta resolve sozinha.

A ferramenta nunca resolve sozinha.

O Argumento que os Gestores Usam para Não Investir em Treinamento (e Por que Ele Falha)

Eu já ouvi todas as variações. Em conversas com lideranças de diferentes setores, os argumentos se repetem com notável consistência. Vou listar os quatro mais comuns e explicar por que nenhum deles se sustenta.

"Treinamento é caro e demora." Sim, treinar custa dinheiro. Mas o IBM CEO Study revelou que três em cada quatro iniciativas de IA não entregam o ROI esperado. O desperdício com tecnologia que ninguém usa ou usa mal é ordens de grandeza maior que o custo de capacitação. A conta certa não é "quanto custa treinar". É "quanto custa não treinar".

"As pessoas aprendem sozinhas." Aprendem, sem dúvida. Aprendem a usar o ChatGPT para escrever e-mail e o Midjourney para a foto do evento da empresa. Isso não é letramento em IA. Letramento em IA significa entender quando confiar e quando desconfiar de um output. Significa saber formular prompt para raciocínio analítico, não para resumo de texto. Significa reconhecer alucinação, viés e limitação de contexto. Sozinho, o funcionário médio não chega a esse ponto. Ele chega ao uso recreativo.

"A ferramenta é intuitiva." Toda ferramenta é intuitiva até alguém tomar uma decisão de R$ 2 milhões baseado em uma análise que o modelo tirou do lugar errado. A McKinsey, no State of AI 2025, reportou que 47% das organizações já experimentaram pelo menos um efeito colateral grave do uso de IA generativa. Quase metade. Não é risco teórico esperando para se materializar. É risco realizado. E risco realizado é prejuízo contabilizado.

"Vamos contratar quem já sabe." O mercado de profissionais com domínio real de IA é um funil estreitíssimo. A demanda é brutal e a oferta é escassa. A estratégia de contratar pronto funciona para cinco vagas. Para uma empresa de 500, 2.000 ou 10.000 funcionários, é uma fantasia matemática. E tem outro problema: o profissional que você contratou opera bem a ferramenta, mas não conhece seu negócio. O funcionário que conhece seu negócio não opera a ferramenta. Treinar o segundo é mais rápido e mais barato que ensinar o primeiro a entender seu setor.

O Brasil no Olho do Furacão

O Brasil é um caso particularmente interessante, e os números contam uma história de oportunidade com risco embutido.

Segundo a PwC, no Global Hopes and Fears 2025, o Brasil é o país onde mais profissionais usam IA diariamente no mundo: 71%. É um número extraordinário, acima de mercados como Estados Unidos, Reino Unido e Alemanha. A pesquisa do SAP, com 300 tomadores de decisão brasileiros, mostra que 54% das empresas investem em treinamento em IA e 35% planejam fazê-lo. O FGV IBRE confirma: 76% das empresas que usam IA no dia a dia têm algum programa de requalificação.

À primeira vista, parece que estamos bem. Mas olhe de novo.

O dado do SAP diz que 54% investem em treinamento. Isso significa que 46% não investem. Quase metade do mercado brasileiro está comprando tecnologia e torcendo para que as pessoas se virem. O dado da PwC diz que 71% usam IA diariamente, mas não diz com que profundidade. Usar IA diariamente pode significar pedir para o ChatGPT reescrever um e-mail ou pode significar usar modelos preditivos para decisão de precificação. A diferença entre um uso e outro é a diferença entre ir à padaria de carro e vencer uma corrida de Fórmula 1.

Há um agravante: quatro gerações convivem hoje no mercado de trabalho brasileiro, cada uma com uma relação distinta com a tecnologia. A Geração Z, segundo estudo da EY com a Microsoft, está otimista: 63% veem a IA como positiva e 76% já a utilizam. Mas otimismo não é competência. E nas outras gerações, especialmente entre profissionais com 20 ou 30 anos de carreira, a resistência não é birra geracional. É medo legítimo de obsolescência.

O problema geracional se resolve com uma coisa só: liderança que mostra o caminho. Polignano, da EY, foi direto ao ponto: "Não adianta o CEO estimular o uso da inteligência artificial se os líderes não fizerem a mesma coisa." O funcionário segue o líder imediato, não o discurso do presidente no evento anual.

O que um Programa de Treinamento em IA Não É

Preciso ser honesto sobre o que capacitação em IA não entrega, porque vender ilusão é mais fácil no curto prazo e gera abandono de projeto no médio prazo.

Treinamento em IA não é workshop de duas horas. Não é aquele vídeo de onboarding que ninguém assiste até o fim. Não é distribuir licenças do Copilot e mandar um e-mail dizendo "agora vocês têm IA, usem com responsabilidade". Não é uma palestra inspiradora com três cases genéricos que não têm nada a ver com a realidade de quem está na plateia.

Treinamento de verdade é um processo progressivo, estruturado por perfil de uso, com aplicação imediata no contexto de cada área. O time financeiro precisa aprender a usar IA para análise de variação orçamentária e detecção de anomalias. O time de marketing precisa aprender a gerar e validar hipóteses de segmentação, não só a pedir legenda para post. O time de operações precisa aprender a interpretar previsão de demanda, não só a rodar relatório automático.

Cada perfil tem um ponto de partida diferente, um ritmo de aprendizado diferente e uma aplicação diferente. Treinamento genérico não funciona. Nunca funcionou. Com IA, o preço da generalidade é mais alto porque a ferramenta é mais poderosa e o erro é mais caro.

E tem mais uma coisa que um programa de treinamento não faz: ele não substitui a construção de critério. O funcionário treinado sabe usar a ferramenta. O funcionário com critério sabe quando não usar. Essa segunda camada é o que separa adoção responsável de adoção irresponsável. E é a camada que quase ninguém está construindo.

Considerações Finais

A conta é simples de enunciar e dolorosa de encarar: cada real investido em tecnologia de IA sem o real correspondente em capacitação é um real com retorno comprometido. Não é que o retorno demora. É que ele some.

Os dados estão disponíveis. Os próprios CEOs já declararam que pessoas importam mais que tecnologia. O mercado brasileiro tem adoção massiva, mas profundidade questionável. As gerações convivem, cada uma com seu nível de conforto. E o gap entre comprar ferramenta e formar gente persiste como a ineficiência mais silenciosa do orçamento corporativo.

Na Direção e Sentido, a gente não vende atalho. O que fazemos é ajudar empresas a construir programas de letramento em IA que começam onde a realidade da organização está e avançam no ritmo que o negócio suporta. Com método, com honestidade sobre limitações e com foco no que realmente muda resultado: gente preparada para decidir com tecnologia, não apesar dela.

A Ferrari está na garagem. A chave está com você. A pergunta é: quem vai dirigir?